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| 基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法 |
| 赵 勇 军 |
| 阿坝师范高等专科学校 网络管理中心， 四川 汶川 |
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| 赵 勇 军 |
| 阿坝师范高等专科学校 网络管理中心， 四川 汶川 |
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摘要 为了提高遥感图像的识别率，提出一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine，LSSVM)和证据理论(Dempster-Shafer theory，D-S)的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征，然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型，并得到相应特征的分类率，最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合，从而得到它们的权值，并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明，该方法不仅提高了遥感图像的分类率，而且还加快了遥感图像分类的速度，从而使得该方法在地理信息系统具有一定的应用价值.
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收稿日期: 2014-01-25
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